联合训练系统设计中的数据预处理流程优化经验分享

在多模态大模型联合训练中，数据预处理流程的优化直接影响最终模型性能。以下分享我们在图像-文本联合训练系统中的实践经验。

1. 数据清洗与对齐 首先需要确保图像和文本数据的一致性。我们采用如下步骤：

# 读取原始数据
images = load_images('dataset/images')
texts = load_texts('dataset/texts')

# 基于ID进行数据对齐
aligned_data = align_by_id(images, texts)

# 清洗低质量数据
cleaned_data = filter_low_quality(aligned_data, min_text_length=5)

2. 图像预处理 针对图像数据，我们统一采用以下流程：

from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)), antialias=True),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

3. 文本预处理 文本数据需要分词、编码和长度对齐：

from transformers import AutoTokenizer
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 编码文本并截断填充
def preprocess_text(texts, max_length=128):
    encoded = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)
    return encoded

4. 联合训练数据构建 最终将预处理后的数据打包：

# 构建联合数据集
class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts, transform):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)

    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(self.image_paths[idx])
        image = self.transform(image)
        text = self.texts[idx]
        return {'image': image, 'text': text}

通过上述流程，我们实现了数据预处理的标准化和可复现性，为后续模型训练奠定了坚实基础。